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公开(公告)号：CN113159121A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110279839.3
申请日：2021-03-16
Applicant: 华中科技大学 , 武汉数字化设计与制造创新中心有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于先验知识模型的机器人磨抛去除量预测方法及设备。所述方法包括：获取磨抛工艺参数，将磨抛工艺参数及相应的材料去除深度组合得到训练样本集，并对训练样本集进行去噪，得到最终训练样本集；采用最终训练样本集和材料去除经验模型对先验知识模型进行训练，得到实用级先验知识模型；将磨抛工艺参数输入实用级先验知识模型进行回归预测，得到机器人磨抛去除量的预测结果。本发明可以辅助实现磨抛加工系统的动态修正，提高了实用级先验知识模型的泛化性能，优化了实用级先验知识模型在小样本下的训练能力，训练得到的实用级先验知识模型具有较好的鲁棒性及较高的磨抛材料去除预测精度。
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公开(公告)号：CN109902801B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201910058334.7
申请日：2019-01-22
Applicant: 华中科技大学 , 长江水利委员会长江科学院
Abstract: 本发明公开了一种基于变分推理贝叶斯神经网络的洪水集合预报方法，包括：设置贝叶斯神经网络各层维度；选定贝叶斯神经网络的权重参数的先验概率分布，通过变分参数对贝叶斯神经网络的权重参数进行参数化，来近似贝叶斯神经网络的权重参数的后验概率分布；计算先验概率分布与变分后验概率分布的相对熵，并根据训练数据集计算期望对数似然函数；根据相对熵和期望对数似然函数，构建目标函数；最大化目标函数，训练变分推理参数；使用训练好的变分推理贝叶斯神经网络，对未知洪水进行集合预报。本发明将变分推理与BNN模型结合，通过变分分布近似贝叶斯网络模型权重参数的后验概率，简化了计算过程，定量描述洪水预报的不确定性，提高准确度。
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公开(公告)号：CN109670650B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201811611895.7
申请日：2018-12-27
Applicant: 华中科技大学 , 长江水利委员会长江科学院
Abstract: 本发明属于梯级水库群多目标优化调度模型求解技术领域，公开了一种基于多目标优化算法的梯级水库群调度模型的求解方法，首先收集梯级水库群的电站基本资料和水文资料；其次根据具体需求建立调度目标并添加调度约束条件；然后以调度期内各时刻的水位为决策变量，采用基于R支配的改进飞蛾扑火多目标优化算法(R‑NSIMFO)对建立的梯级水库群调度模型进行求解；最后根据求解结果得到相应的调度方案集。本发明的求解方法从进化算法和多目标机制两个方面进行改进，有能力获得收敛性和分布性均较优的非劣调度方案集，对实现整个梯级水库群综合效益最大化具有至关重要的作用。
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公开(公告)号：CN107301618B
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201710478041.5
申请日：2017-06-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GPU并行加速的基础矩阵和单应矩阵估计方法和系统，其中方法的实现包括：对多个图像，基于特征点利用匹配算法得到每个图像对的匹配列表，匹配列表包含图像对特征点的匹配信息；由于显存容量限制，每次只选取M个图像对进行并行计算，对此M个图像对中的特征点匹配对进行并行随机采样；根据采样结果并行地计算得到对应的候选基础矩阵或候选单应矩阵和相应的内点数；然后在属于同一个图像对的多个候选基础矩阵或候选单应矩阵中获取内点数最大的候选矩阵进行优化得到最终的基础矩阵或单应矩阵。本发明可以大幅度减少基础矩阵和单应矩阵计算时间。
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公开(公告)号：CN109063939A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811296424.1
申请日：2018-11-01
Applicant: 华中科技大学 , 长江水利委员会水文局
Abstract: 本发明属于风速预测技术领域，公开了一种基于邻域门长短期记忆网络的风速预测方法及系统，分别采用皮尔逊相关系数和最大信息系数来探究变量间的线性和非线性相关性以筛选风速相关因子；在相关性分析的基础上利用格兰杰因果关系检验探究风速及风速因子在统计意义上的因果关系；将因果关系的结构分为5类，并通过“分解‑虚变量‑剪枝”的方法将所有类型的因果关系统一为一种等价树因果关系结构；针对等价树因果关系结构，提出基于邻域门的长短期记忆网络模型来预测风速。本发明的预报方法(NLSTM)精确考虑了风速及风速因子之间的因果关系，有效提高了风速的预测精度，对风电的应用和电网的调度具有至关重要的作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119993386A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510480078.6
申请日：2025-04-17
Applicant: 北京医月科技有限公司 , 山西白求恩医院(山西医学科学院、华中科技大学同济医学院附属同济医院山西医院、山西医科大学第三医院、山西医科大学第三临床医学院) , 数康师(山西)科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种脑卒中恢复阶段的评估方法及系统，属于医疗评估技术领域，该方法包括：获取脑卒中患者的人口学信息，以及获取脑卒中患者的运动视频数据，运动视频数据包括上肢运动数据、下肢运动数据和/或手部运动数据；基于关键点识别算法从每种类型的运动视频数据中提取出关键点，并基于关键点的位置计算每种类型的运动视频数据中对应的运动姿态数据，运动姿态数据包括角度数据和位移数据；基于Brunnstrom六阶段理论和人口学信息确定预设运动姿态数据，将运动姿态数据与预设运动姿态数据进行比对，并基于比对结果得到脑卒中患者所处的恢复阶段。实现了对脑卒中患者康复进程的实时监测与智能评估，提高了评估的准确性和诊断效率。
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公开(公告)号：CN115099261A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210494445.4
申请日：2022-05-07
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于磨抛加工技术领域，并具体公开了一种基于声发射信号的碳纤维增强树脂基复合材料(CFRP)磨抛加工表面粗糙度预测方法及系统。所述方法包括：采集CFRP工件磨抛加工过程中的声发射信号，提取声发射信号解后的各信号子带的多维时频特征，计算每个特征与工件表面粗糙度的相关程度和不同特征之间相关程度的平均值，通过评估函数计算不同特征之间的mRMR分值，以筛选满足要求的特征，构建基于GA‑DBN的CFRP表面粗糙度预测模型，对满足要求的特征预测模型进行训练，采用训练后的预测模型进行预测。本发明保证了材料表面粗糙度的预测准确性和实时性，能够极大降低人工检测成本，提高加工效率，便于在加工过程中实时调整工艺参数实现材料良好的加工质量。
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公开(公告)号：CN109858173B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201910120306.3
申请日：2019-02-18
Applicant: 华中科技大学 , 长江勘测规划设计研究有限责任公司
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明属于风光水多能互补联合调度领域，公开了一种风光水互补发电系统联合调度的多目标正切方法，获取当地风速、太阳辐射强度、水电站来水数据；根据风、光、水互补的特性，以水库水位值作为决策编码；同时分析发电效益和生态效益，建立风光水互补发电系统中长期多目标调度模型；提出并采用一种新的多目标方法对建立的模型进行求解，得到兼顾发电、生态的风光水互补发电系统中长期优化调度最优解集；并对求解的多目标方案进行分析。本发明能够充分利用于风光水互补发电系统的中长期规划和调度方案编制，权衡风光水互补发电系统的发电目标和生态目标，最大限度地提高中长期调度的综合效益，具有一定的参考借鉴意义。
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公开(公告)号：CN109670650A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811611895.7
申请日：2018-12-27
Applicant: 华中科技大学 , 长江水利委员会长江科学院
Abstract: 本发明属于梯级水库群多目标优化调度模型求解技术领域，公开了一种基于多目标优化算法的梯级水库群调度模型的求解方法，首先收集梯级水库群的电站基本资料和水文资料；其次根据具体需求建立调度目标并添加调度约束条件；然后以调度期内各时刻的水位为决策变量，采用基于R支配的改进飞蛾扑火多目标优化算法(R-NSIMFO)对建立的梯级水库群调度模型进行求解；最后根据求解结果得到相应的调度方案集。本发明的求解方法从进化算法和多目标机制两个方面进行改进，有能力获得收敛性和分布性均较优的非劣调度方案集，对实现整个梯级水库群综合效益最大化具有至关重要的作用。
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公开(公告)号：CN109344999A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811045131.6
申请日：2018-09-07
Applicant: 华中科技大学 , 长江水利委员会长江科学院
Abstract: 本发明公开一种径流概率预报方法，其中，该方法主要包括：采用基于K-medoids的聚类方法对训练集进行聚类，得到隐含马尔科夫模型HMM的初始化参数；利用Baum–Welch算法对HMM进行学习，得到HMM的状态转移概率矩阵以及观测模型的概率分布；根据贝叶斯信息准则BIC进行模型选择，选择适宜该训练集的HMM状态个数；最终根据给出的预报因子，结合高斯混合回归GMR推理得到条件概率分布函数作为径流概率预报。本发明的概率预报方法引入了径流隐含状态的概念，可利用水文、地形、气象等诸多因素训练得到隐含状态转移概率矩阵，得到有效可靠的未来径流概率预报分布，为水库优化调度决策提供科学依据。
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